ريزو د النورونات الصطيناعية
الريزو د النورونات الصطيناعية (ب النڭليزية artificial neural network) هوّ واحد لموضيل حواسبي مستلهم من لقلدة و لخدمة ديال الريزو د النورونات لبيولوجي لي كاين ف الدماغ و الجهاز لعصبي ديال لكائنات لحية.[1][2]
الريزو د النورونات الصطيناعية كيتكوّن من وحدات مكونيكطين بيناتهم كيتسماو "نورونات صطيناعية"، لي كيحاكيو النورونات ديال الدماغ بشكل مبسّط. تدارو أبحات تا على النورونات الصطيناعية لي كيحاكيو النورونات د الدماغ بشكل قرب، و بيّنو بلي كيحسّنو لقدرة ديال الريزو. لكونيكصيونات بين النورونات كيمتّلو الصيناپصات synapses ديال الدماغ. كلّا نورون كيجيه سينيال من عند النورونات لخرين لي مكونيكطين معاه، و كايطريطي هاد السينيال قبل مايدوّزو ل نورونات خرين. "السينيال" كيكون واحد لعاداد، و لخرجة ولّا لأوتپوت ديالو كاتكون نتيجة ديال دالة ماشي خطيّة non-linear function كاتطبّق على جميع الدخلات ولّا إنپوتات لي جايين ل عندو. هاد الدالة كاتسمى "الدالة د التفعيل" activation function. لقوة ديال السينيال كاتحدد ب "التقل" weight لي كاتّقاد و كاتّعدّل لقيمة ديالو ف لپروصي ديال التعلام.
ف لعادة، النورونات كيتجمعو ف طبقات. كلا طبقة تقدر تطبّق تحويل خاص على الدخلات ديالها. السينيال كيدوز من الطبقة اللولة (الطبقة د الدخلة input layer)، تال الطبقة اللخرة (الطبقة د لخرجة output layer)، و يقدر يدوز من طبقات وسطانيين كيتسماو "الطبقات لمخبيين" hidden layers.[3]
الريزوات د النورونات الصطيناعية كيتخدّمو ف شلا عطاشات، بحال لموضيلاج التوقوعي predictive modelling، لكونطرول لمأضاپطي adaptive control و حل لمشاكيل ف الدكا الصطيناعي. هاد لموضيلات كيقدرو يتعلّمو ب التجربة، و يوصلو ل ستينتاجات من مجموعة معقدة ديال لمعلومات لي تقدر تبان مامتعلقاش ب بعضياتها.
- ↑ Hardesty, Larry (14 April 2017). "Explained: Neural networks". MIT News Office. Archived from the original on 18 March 2024. Retrieved 2 June 2022.
- ↑ Yang, Z.R.; Yang, Z. (2014). Comprehensive Biomedical Physics. Karolinska Institute, Stockholm, Sweden: Elsevier. p. 1. ISBN 978-0-444-53633-4. Archived from the original on 28 July 2022. Retrieved 28 July 2022.
- ↑ Bishop, Christopher M. (17 August 2006). Pattern Recognition and Machine Learning (ب الإنجليزية). New York: Springer. ISBN 978-0-387-31073-2.
